## IDENTIFIKASI AWAN PADA DATA TIME SERIES MULTITEMPORAL MENGGUNAKAN PERBANDINGAN DATA SEKUENSIAL

## (CLOUD IDENTIFICATION FOR MULTITEMPORAL TIME SERIES DATA USING SEQUENTIAL COMPARISON)
Anis Kamilah Hayati 1,a , Wismu Sunarmodo 1,a
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
a Kontributor utama e-mail: anis.kamilah@lapan.go.id
Diterima : 2 Februari 2021; Direvisi : 12 Juli 2021; Disetujui : 15 November 2021

## ABSTRACT
Cloud identification is an important pre-processing step of remote sensing data. Generally,  cloud  identifications  could  be  classified  into  single-date  and  multi-date methods. Furthermore, the single-date method could be divided into physical-rules-based and  machine-learning-based.  Physical-rules-based  method  generally  need  data  with sufficient spectral resolution while machine-learning-based method depend on training dataset. While the multi-date method usually using clear data as a reference. The clear data itself could be a whole scene or built from many scenes. Processing cloud-free data is a challenge in areas with high cloud coverage such as Indonesia. In this paper, a cloud identification method using multi-date time series scenes is proposed. This method only uses RGB channels which are common in remote sensing visual data. In addition, this method does not require or process cloud-free data mosaics in advance. A pixel value from an examined scene is compared to other pixel values from other scenes in the same position.  The  other  scenes  are  the  scenes  that  were  acquired  before  and  after  the examined scene. The value differences between the examined pixel and it's before and after then evaluated using some thresholds to determine whether the pixel is a cloud or not. Assessment is done by using L8 Biome as a reference. The result shows that using some thresholds in our proposed method has a Kappa coefficient higher than 0.9.
Keywords: cloud identification, multitemporal, time series, remote sensing, sequential comparison

## ABSTRAK
Identifikasi awan merupakan langkah penting dalam pengolahan data citra satelit penginderaan  jauh  optis  Landsat-8.  Secara  umum,  identifikasi  awan  dapat diklasifikasikan dalam dua metode, yaitu single-date dan multi-date . Metode single-date dapat  dibagi  menjadi  dua  kategori,  yaitu  metode  yang  berdasarkan  ciri-ciri  fisik  dan metode yang berdasarkan pembelajaran mesin. Metode yang berdasarkan ciri-ciri fisik pada  umumnya  membutuhkan  data  dengan  resolusi  spektral  yang  baik  sementara metode  berdasarkan  pembelajaran  mesin  sangat  bergantung  pada training  dataset . Sementara metode multi-date pada  umumnya  menggunakan  data  yang  bebas  awan sebagai  referensi.  Data  bebas  awan  tersebut  bisa  merupakan  satu scene secara keseluruhan  maupun  dibangun  dari  beberapa scene .  Pengolahan  data  bebas  awan merupakan suatu tantangan terutama di area dengan liputan awan yang tinggi seperti Indonesia.  Makalah  ini  membahas  metode multi-date untuk  identifikasi  awan  dengan menggunakan data time series . Metode ini hanya menggunakan kanal RGB yang umum pada  data  visual  penginderaan  jauh.  Selain  itu,  metode  ini  tidak  memerlukan  atau memproses mosaik data bebas awan terlebih dahulu.Suatu nilai piksel dari suatu scene yang  diperiksa  dibandingkan  dengan  nilai  piksel  dari scene yang  berbeda  pada  lokasi yang sama. Scene yang berbeda yang dimaksud adalah data yang diakuisisi sebelum dan sesudah data yang diperiksa.  Perbedaan nilai piksel dari data yang diperiksa dan data
yang  diakuisisi  sebelum  dan  setelahnya  itu  kemudian  dievaluasi  menggunakan thresholds untuk  mengkategorikan  piksel  tersebut  sebagai  awan  atau  non-awan. Assessment dilakukan  dengan  menggunakan  L8  Biome  sebagai  referensi.  Hasil  dari assessment menunjukkan metode yang diusulkan memiliki koefisien Kappa lebih besar dari 0,9.
Kata kunci: identifikasi awan, multitemporal, time series, penginderaan jauh, perbandingan sekuensial

## 1  PENDAHULUAN
Keberadaan  awan  merupakan  hal yang  tidak  terpisahkan  dari  data penginderaan  jauh  optis  multispektral termasuk  Landsat-8.  Keberadaan  awan tersebut  dapat  mempengaruhi  analisis fenomena  permukaan  bumi  sehingga identifikasi  awan  merupakan  hal  yang penting  dilakukan  sebagai  langkah pengolahan  awal  pada  data  citra penginderaan jauh.
Penelitian  terkait  identifikasi  awan telah banyak dilakukan. Zhu et al. (2019) membagi  metode  identifikasi  awan menjadi single-date dan multi-date . Metode single-date kemudian  dibagi  lagi menjadi  metode  yang  berdasarkan  ciri- ciri  fisik  atau physical-rules-based dan metode  yang  berdasarkan  pembelajaran mesin atau machine-learning-based . Metode single-date dengan physical-rules- based pada umumnya sangat bergantung pada  analisis  kanal  spektral.  Metode  ini memanfaatkan karakteristik awan seperti  terang  dan  dingin  (Huang  et  al., 2010;  Irish  et  al.,  2006;  Li  et  al.,  2017; Sun et al., 2018; Zhu & Woodcock, 2012). Dengan demikian, semakin banyak kanal yang  dimiliki  oleh  suatu  data,  semakin akurat  hasil  identifikasi  awan  yang dihasilkan.  Adapun  kanal  yang  paling umum digunakan sebagai acuan identifikasi awan adalah kanal termal.
Metode single-date dengan menggunakan pembelajaran mesin pada umumnya menunjukkan hasil yang baik. Sebagai  contoh,  Hughes  &  Hayes  (2014) menggunakan neural  network  classifier dan  memiliki  akurasi  keseluruhan sekitar 99%, sementara Zhou et al. (2016) memanfaatkan support  vector  machine sebagai classifier dan  memberikan  hasil akurasi  lebih  dari  90%.  Meskipun memberikan  hasil  yang  baik,  metode dengan menggunakan pembelajaran mesin  sangat  bergantung  pada training dataset (Huang  et  al.,  2010). Training dataset yang  baik  akan  menghasilkan luaran yang baik dan sebaliknya. Adapun
untuk membangun training dataset yang baik,  diperlukan  kemampuan  dan pengetahuan tertentu terkait awan.
Metode multi-date pada  umumnya menggunakan referensi berupa data yang bebas  awan,  baik  itu  satu scene keseluruhan  (Jin  et  al.,  2013),  maupun dibangun  dari  beberapa  data  dengan menggabungkan  area  yang  bebas  dari awan (Hagolle et al., 2010), atau dengan menentukan  piksel  bebas  awan  dari suatu  kelompok  data  (Goodwin  et  al., 2013).  Hal  ini  sulit  dilakukan  di  daerah seperti  Indonesia  yang  memiliki  liputan awan yang tinggi sepanjang tahun. Oleh karena  itu  makalah  ini  mengusulkan suatu  metode  identifikasi  awan  dengan menggunakan  data  multi-temporal  yang tidak bergantung pada scene bebas awan. Hal ini dilakukan dengan membandingkan nilai piksel pada suatu scene dengan nilai piksel pada scene lain hasil  akuisisi  tanggal  sebelumnya  dan tanggal  sesudahnya  pada  lokasi  piksel yang  sama.  Perbedaan  nilai  piksel kemudian
dievaluasi
dengan menggunakan threshold untuk mengkategorikan piksel tersebut sebagai awan atau non-awan.
Asesmen dilakukan dengan menggunakan  referensi  dari  L8  Biome cloud  cover  assessment  set (U.S. Geological Survey, 2016). Selain itu data referensi pun dibandingkan dengan hasil identifikasi  awan  dari  metode  FMask (Zhu  &  Woodcock,  2012).  Metode  yang diajukan  diharapkan  memiliki  akurasi lebih  dari  0,85  sesuai  batas  yang direkomendasikan  USGS  (Anderson  et al., 1976).

## 2  METODOLOGI
2.1 Lokasi dan Data
Data yang digunakan dalam makalah ini  adalah  data  Landsat-8 path 113 row 063 sepanjang tahun 2014 sebanyak 20 scene . Data ini meliputi wilayah Sulawesi Tenggara. Adapun liputan awan seluruh
scene yang  digunakan  dijelaskan  pada Tabel  2-1.  Persentase  liputan  awan  ini diperoleh dari metadata Landsat-8.
Tabel 2-1: Tanggal Akuisisi Dan Liputan Awan
Dari Data Yang Digunakan. Tanggal Akuisisi Liputan Awan (%) 1 Januari  2014 84,16 17 Januari , 2014 89,66 6 Maret 2014 60,35 22 Maret 2014 69,7 7 April 2014 49,05 23 April 2014 18,39 9 Mei 2014 52,45 25 Mei 2014 57,48 10 Juni 2014 66,81 26 Juni 2014 57,38 12 Juli 2014 50,69 29 Juli 2014 11,76 13 Agustus 2014 11,97 29 Agustus 2014 8,65 3 September 2014 4,94 16 Oktober 2014 15,63 1 November 2014 4,84 17 November 2014 17,11 3 Desember 2014 76,21 19 Desember 2014 66,29 Kanal yang digunakan
dalam penelitian  ini  adalah  kanal  visual  yang meliputi  kanal Red , Green dan Blue (kanal  4,  3,  dan  2).  Kanal  visual digunakan  untuk  mengetahui  apakah metode  ini  juga  dapat  digunakan  untuk data  yang  hanya  memiliki  kanal  visual. Penelitian ini dilaksanakan menggunakan data satelit Landsat-8 level 1  (L1T  dan  L1G)  dengan  resolusi radiometrik 16 bit.

## 2.2 Metode Penelitian
Data time  series digunakan  dengan asumsi bahwa objek tutupan lahan pada data  tersebut  tidak  berubah  drastis  di antara  periode  akuisisi  data.  Dengan demikian  piksel  pada  posisi  yang  sama seharusnya  memiliki  nilai  yang  tidak jauh berbeda karena jenis tutupan lahan yang sama. Namun ketika piksel tersebut merupakan  awan  atau  bayangan  awan, maka  nilai  piksel  tersebut  akan  jauh berbeda.
Gambar 2-1: Scene yang  ditumpuk,  kotak merah  menunjukkan  piksel  pada lokasi yang sama.
Seluruh scene yang digunakan dalam penelitian  ini  ditumpuk  berdasarkan tanggal  akuisisi.  Kemudian  piksel  yang berada pada lokasi yang sama dikumpulkan  menjadi  satu array .  Saat menganalisis  suatu  piksel  dari  suatu scene (piksel  X, scene A)  maka  piksel  X tersebut  akan  dibandingkan  dengan piksel dari scene yang diakuisisi sebelum dan setelah scene A. Untuk memudahkan penamaan, dalam makalah ini piksel dari scene yang  diakuisisi  sebelum scene A disebut  X-1  dan  piksel  dari scene yang diakuisisi  setelah scene A  disebuat  X+1 (Gambar  2-1).  Jika  selisih  antara  nilai piksel X dengan X-1 atau antara pixel X dengan  X+1  melebihi  suatu threshold tertentu  maka  piksel  X  ditandai  sebagai awan.
Ketika  terdapat  piksel  awan  yang berurutan,  maka  nilai  selisih  piksel tersebut  tidak  akan  memenuhi  nilai threshold .  Oleh  karena  itu untuk menangani kasus dimana piksel X-1 atau X+1  juga  merupakan  awan,  digunakan quantile 0,2  sebagai  acuan.  Dengan asumsi quantile 0,2 secara statistik dapat mewakili nilai piksel tutupan lahan atau objek  selain  awan  dan  tutupan  awan. Nilai  minimum  tidak  digunakan  di  sini karena  dari  percobaan  yang  dilakukan pada beberapa data, nilai minimum yang didapatkan  merupakan  nilai  bayangan awan. Dengan demikian, jika perbedaan antara  nilai  piksel  dengan quantile 0,2 lebih besar dari threshold , maka piksel X ditandai sebagai awan.
Proses  ini  dilakukan  pada  setiap kanal  (kanal  4,  3,  dan  2).  Hasil  final ditentukan berdasarkan hasil voting dari sejumlah  kanal.  Jika  dua  atau  lebih kanal  menandai  piksel  X  sebagai  awan, maka  hasil  final  akan  mengkategorikan piksel  X  sebagai  awan.  Gambar  2-2 menunjukkan algoritma yang digunakan dalam penelitian ini.
(a)

## (b)
Gambar 2-2:  Algoritma  yang  digunakan,  (a)
Proses pada masing-masing kanal, dan  (b)  Hasil  dari voting setiap kanal.
Dalam  penelitian  ini  digunakan beberapa threshold untuk  mengetahui nilai threshold yang  memberikan  hasil yang  paling  baik.  Ketika  data  untuk penelitian  ini  dikumpulkan,  ditemukan bahwa  selisih  antara  piksel  yang berurutan  berkisar  antara  ratusan hingga  sekitar  10.000.  Adapun  selisih antara  piksel  yang  berurutan  yang menunjukkan keberadaan awan dimulai dari kisaran 2.000.
Dengan  mempertimbangkan  hasil temuan  dari  beberapa  data  tersebut,
penelitian ini membatasi kisaran threshold yang  digunakan  yaitu  antara 2.000-5.000.  Dengan  demikian  dalam penelitian ini diujicobakan empat
threshold yaitu 2.000, 3.000, 4.000, dan 5.000.

## 2.3 Metode Asesmen
Keempat threshold tersebut
menghasilkan  empat  dataset.  Keempat dataset tersebut kemudian dibandingkan dengan hasil dari Fmask dan L8 Biome. Adapun  perbandingan  yang  dilakukan meliputi  asesmen  secara  kualitatif  dan kuantitatif.
Asesmen kuantitatif
dilakukan  dengan  menghitung  nilai akurasi dan Kappa koefisien.
Nilai  akurasi  dihitung  berdasarkan jumlah  piksel  yang  terdeteksi  sesuai dengan referensi sesuai persamaan 2-1.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = )*+), )*+),+-*+-, (2-1)
Dalam  hal  ini  TP  ( true  positive yaitu piksel  awan  yang  terdeteksi  sebagai awan) ditambah dengan TN ( true negative yaitu  piksel  non-awan  yang  terdeteksi sebagai  non-awan)  dibagi  jumlah  piksel keseluruhan  termasuk  FP  ( false  positive yaitu  piksel  non-awan  yang  terdeteksi sebagai  awan)  dan  FN  ( false  negative yaitu piksel awan yang terdeteksi sebagai non-awan).

## 3  HASIL PEMBAHASAN
Secara visual, terlihat bahwa dataset dengan threshold 2.000  menunjukkan hasil  dengan omission  error yang  paling rendah.  Namun  juga  terlihat  bahwa dataset  ini  memiliki commission  error paling  tinggi  dibanding  dataset  lainnya (lingkaran  merah).  Sebaliknya,  dataset dengan threshold 5.000  merupakan dataset dengan tingkat kegagalan deteksi awan paling banyak.
Gambar  3-1  menunjukkan  hasil identifikasi awan dari keempat threshold yang digunakan. Kotak merah menunjukkan  area  yang  diperbesar ( zoom-in ). Awan yang teridentifikasi pada masing-masing dataset ditunjukkan dengan piksel warna hitam.
Data Akuisisi Tanggal 17 November 2014 Zoom in Data Akuisisi Tanggal 17 November 2014 Data Akuisisi Tanggal 13 Agustus 2014 Zoom in Data Akuisisi Tanggal 13 Agustus 2014
RGB Ko m p os it Thr es ho ld 2 .000 Thr es ho ld 3 .000 Thr es ho ld 4 .000
Thr es ho ld 5 .000
Gambar 3-1:  Perbandingan  hasil  identifikasi  awan  dengan  menggunakan  empat threshold yang berbeda.
Jika  dibandingkan  dengan  data referensi  dari  L8  Biome  dan  Fmask, secara visual penelitian ini menunjukkan hasil  yang  cukup  baik.  Hal  itu  dapat dilihat  dari  Gambar  3-2,  bahwa  dengan
menggunakan threshold 3.000,  hasil penelitian  ini  mampu  mendeteksi  awan- awan  tipis  yang  tidak  terdeteksi  oleh algoritma Fmask dan juga luput pada L8 Biome.
RGB Komposit Metode yang Diajukan ( Threshold 3.000) Metode Fmask L8 Biome Gambar 3-2: Perbandingan hasil identifikasi awan dari metode yang diajukan dengametode Fmask dan L8 Biome.
Asesmen  secara  kualitatif  dilakukan dengan  menghitung  akurasi  dan  Kappa koefisien  dari  data  hasil  penelitian dibandingkan  data  L8  Biome.  Tabel  3-1 menunjukkan  hasil  dari  perhitungan kualitatif.  Dataset  dengan threshold 5.000  memiliki  akurasi  dan  Kappa koefisien  yang  paling  tinggi  dibanding dataset  lainnya.  Meskipun  demikian, perlu  diingat  bahwa  sebagai  referensi data  L8  Biome  pun  secara  keseluruhan memiliki  kesalahan  akurasi  sekitar  7% (Zhu et al., 2019). Selain itu, secara visual pun  L8  Biome  memiliki  kekurangan terutama  pada  awan  tipis  yang  tidak
terdeteksi.
Dengan
demikian, perbandingan seluruh dataset dengan L8 Biome  pun  memiliki  kemungkinan kesalahan.
Selain  membandingkan  L8  Biome dengan  metode  yang  diajukan,  pada penelitian  ini  diujicobakan  juga  dengan data  hasil  algoritma  Fmask.  Dengan membandingkan data dari L8 Biome dan Fmask, didapatkan hasil pada Tabel 3-1. Nilai  akurasi  dan  Kappa  koefisien  data hasil  dari  metode  yang  diajukan ( threshold 4.000  dan  5.000)  lebih  baik dibandingkan Fmask.

## Tabel 3-1: Asesmen Kualitatif Dengan Menggunakan L8 Biome Sebagai Referensi
Dataset Threshold 2.000 Threshold 3.000 Threshold 4.000 Threshold 5.000 Fmask True Negative 29.750.350  30.187.358  30.463.824  30.655.817  30.444.433 False Positive 1.085.976 648.968 372.502 180.509 391.893 False Negative 9.330 23.941 60.501 119.883 111.876 True Positive 2.746.664 2.732.053 2.695.493 2.636.111 2.644.118 Akurasi 0,967394 0,979968 0,98711 0,991058 0,985003 Kappa Koefisien 0,816216 0,879455 0,918617 0,94122 0,904839
Sesuai  dengan  perkiraan  bahwa terdapat trade-off dari  penggunaan threshold .  Semakin  rendah threshold
yang  digunakan,  maka  semakin  tinggi commission  error yang  dihasilkan  meski omission  error rendah.  Sebaliknya,
semakin tinggi threshold yang digunakan semakin  tinggi omission  error yang dihasilkan  meski commission  error lebih rendah  (Gambar  3-3).  Meski  demikian, pada banyak aplikasi, ketepatan pendeteksian  awan  lebih  diutamakan dan commission  error lebih  dimaklumi (Goodwin et al., 2013; Zhu & Woodcock, 2012).
Gambar 3-3:  Perbandingan commission dan
omission error
Meskipun secara umum hasil penelitian  ini  menunjukkan  hasil  yang cukup  baik,  namun  masih  terdapat kekurangan yang perlu diperbaiki untuk penelitian lebih lanjut. Pada metode yang diajukan  dalam  penelitian  ini,  deteksi
awan  pada  piksel  X  sangat  bergantung pada nilai piksel yang berurutan. Dengan demikian  metode  ini  akan  mengalami kegagalan jika nilai piksel yang berurutan  tidak  sesuai  dengan  yang diharapkan.
Gambar 3-4 menunjukkan salah satu contoh kasus. Lingkaran merah menunjukkan daerah dimana nilai piksel antara data yang diakuisisi pada tanggal 1 November 2014 (data A) dengan piksel dari data yang diakuisisi pada tanggal 17 November 2014 (data B) memiliki selisih yang signifikan. Hal ini disebabkan nilai piksel pada data B sangat rendah karena merupakan  bayangan  awan.  Karena selisih  yang  signifikan  tersebut  melebihi threshold ,  maka  piksel  pada  data  A teridentifikasi sebagai awan.
Selain  itu,  kasus  lain  yang  dapat mengakibatkan  kegagalan  pada  metode ini adalah jika piksel pada lokasi tertentu pada  keseluruhan  data  merupakan awan. Jika hal ini terjadi maka tidak ada selisih antara nilai piksel X dengan piksel X-1  atau  X+1  yang  akan  melebihi threshold .  Dengan  demikian  seluruh piksel akan dianggap sebagai non-awan
Data akuisisi tanggal 1 November 2014 (data A) Data akuisisi tanggal 17 November 2014 (data B) Deteksi awan pada data 1 November 2014 dengan threshold 4.000 Deteksi awan pada data 1 November 2014  dengan threshold 3.000
Gambar 3-4:  Contoh kasus ketika metode yang diusulkan gagal mengkategorikan awan

## 4  KESIMPULAN
Dalam makalah ini dilakukan ujicoba metode identifikasi awan dengan menggunakan data time-series multitemporal dari Landsat-8. Metode ini dilakukan dengan membandingkan beberapa threshold dengan  perbedaan nilai piksel dari data yang diakuisisi pada tanggal yang berbeda. Dengan menggunakan  empat threshold yang berbeda  dihasilkan  empat  dataset. Dataset  yang  dihasilkan  menunjukkan
trade-off pada omission dan commission error
dari penggunaan
threshold.
Semakin rendah threshold yang digunakan, akan menghasilkan commission error yang semakin tinggi dan omission error yang semakin rendah. Pada  asesmen  kuantitatif  maupun kualitatif,  dapat  dilihat  bahwa  metode yang  diajukan  (pada threshold 4.000) memiliki hasil yang lebih baik dibanding metode  FMask.  Meskipun  perlu  menjadi catatan  bahwa  L8  Biome  sebagai
0 500.000 1.000.000 1.500.000 Threshold 2.000 Threshold 3.000 Threshold 4.000 Threshold 5.000
Perbandingan Error
Commission error Omission error
referensi pun memiliki kesalahan akurasi.
Beberapa  hal  dapat  dilakukan  untuk melanjutkan  penelitian  ini.  Metode  yang diajukan dapat diterapkan pada data lain yang hanya memiliki kanal visual. Selain itu,  metode  ini  dapat  dikembangkan untuk memperbaiki beberapa kasus yang dapat  menyebabkan  kegagalan  dalam mengidentifikasi awan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih pada Pustekdata LAPAN yang  telah  menyediakan  data  Landsat-8 dan  fasilitas  demi  terselenggaranya penelitian ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Anderson,  J.  R.,  Hardy,  E.  E.,  Roach,  J.  T.,  & Witmer, R. E. 1976. A land use and land cover  classification  system  for  use  with remote  sensor  data .  U.S.  Geological Survey  Professional  Paper,  No. 964. USGS, Washington, D.C.
Goodwin,  N.  R.,  Collett,  L.  J.,  Denham,  R.  J.,
Flood, N., & Tindall, D. 2013. Cloud and cloud shadow screening across Queensland,  Australia:  An  automated method  for  Landsat  TM/ETM+  time series . Remote Sensing of Environment, 134, 50–65. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02. 019
Hagolle, O., Huc, M., Pascual, D. V., & Dedieu,
G.  2010. A  multi-temporal  method  for cloud detection, applied to FORMOSAT-2,
VENµS,  LANDSAT  and  SENTINEL-2
images . Remote Sensing of Environment, 114(8), 1747–1755. https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.03. 002 Huang, C., Thomas, N., Goward, S. N., Masek, J.
G.,  Zhu,  Z.,  Townshend,  J.  R.  G.,  & Vogelmann,  J.  E.  2010. Automated masking  of  cloud  and  cloud  shadow  for forest  change  analysis  using  Landsat images . International Journal of Remote Sensing, 31(20), 5449–5464. https://doi.org/10.1080/01431160903 369642
Hughes, M. J., & Hayes, D. J. 2014. Automated detection  of  cloud  and  cloud  shadow  in single-date  Landsat  imagery  using neural  networks  and  spatial  post- processing . Remote Sensing, 6(6), 4907– 4926. https://doi.org/10.3390/rs6064907
Irish,  R.  R.,  Barker,  J.  L.,  Goward,  S.  N.,  & Arvidson,  T.  2006. Characterization  of
the  landsat-7  ETM+  automated  cloud- cover  assessment  (ACCA)  algorithm .
Photogrammetric Engineering and Remote  Sensing,  72(10),  1179–1188. https://doi.org/10.14358/PERS.72.10.
1179
Jin,  S.,  Homer,  C.,  Yang,  L.,  Xian,  G.,  Fry,  J., Danielson, P., & Townsend, P. A. 2013. Automated  cloud  and  shadow  detection and  filling  using  two-date  Landsat imagery  in  the  USA .  International Journal of Remote Sensing, 34(5), 1540– 1560. https://doi.org/10.1080/01431161.20 12.720045
Li,  Z.,  Shen,  H.,  Li,  H.,  Xia,  G.,  Gamba,  P.,  & Zhang,  L.  2017. Multi-feature  combined cloud  and  cloud  shadow  detection  in GaoFen-1  wide  field  of  view  imagery . Remote Sensing of Environment, 191(April 2013), 342–358. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.01. 026
Sun, L., Liu, X., Yang, Y., Chen, T. T., Wang, Q.,
&  Zhou,  X.  2018. A  cloud  shadow detection  method  combined  with  cloud height iteration and spectral analysis for Landsat  8  OLI  data .  ISPRS  Journal  of
Photogrammetry  and  Remote  Sensing, 138, 193–207. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.20 18.02.016 Zhou, G., Zhou, X., Yue, T., & Liu, Y. 2016. An optional  threshold  with  SVM  cloud detection algorithm and DSP implementation. International  Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and  Spatial  Information  Sciences  - ISPRS  Archives,  41(July),  771–777. https://doi.org/10.5194/isprsarchives- XLI-B8-771-2016
Zhu, Z., Qiu, S., He, B., & Deng, C. 2019. Cloud and Cloud Shadow Detection for Landsat Images:  The  Fundamental  Basis  for
Analyzing  Landsat  Time  Series .  Remote Sensing  Time  Series  Image  Processing, May, 3–23. https://doi.org/10.1201/97813151666 36-1 Zhu, Z., & Woodcock, C. E. 2012. Object-based cloud  and  cloud  shadow  detection  in Landsat  imagery .  Remote  Sensing  of Environment, 118, 83–94. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.10. 028
U.S.  Geological  Survey.  2016. L8  Biome  Cloud Validation  Masks .  U.S.  Geological Survey, data release. doi:10.5066/F7251GDH. Diakses https://landsat.usgs.gov/landsat-8- cloud-cover-assessment-validation-data 2 Februari 2020.